Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und bewerte innovative ML-Methoden zur Vorhersage von Energiepreisen.
- Unternehmen: Wir sind ein führendes Unternehmen im Energiesektor, das KI-Lösungen vorantreibt.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit für Remote-Arbeit und Zugang zu modernster Technologie.
- Weitere Informationen: Starte so schnell wie möglich und arbeite an einem spannenden Projekt!
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten, um echte Herausforderungen im Energiesektor zu lösen und einen Unterschied zu machen.
- Qualifikationen: Masterstudent in Data Science oder verwandten Bereichen mit ML-Erfahrung.
Advancing AI and ML Techniques for Short-Term Energy Price Forecasting - Benchmarking Deep Learning, Ensemble Methods, and Generative Models for Enhanced Predictive Performance
Topic:
Are you eager to apply cutting-edge artificial intelligence and machine learning methods to solve real-world challenges in the energy sector? We are seeking a motivated master\'s student to explore and benchmark innovative approaches for forecasting energy prices.
In this thesis, you will critically evaluate alternative ML and AI techniques—including, but not limited to, deep learning, ensemble models, and generative AI—against our current forecasting solution. Your goal will be to identify, implement, and validate methods that can improve forecast accuracy, robustness, or interpretability.
Goal:
- Perform a thorough literature review, to identify the state-of-the-art methods used in this sector.
- Review and analyze the current ML-based energy price forecasting tool.
- Research and implement alternative ML/AI approaches (e.g., LSTM, transformers, XGBoost, hybrid models, explainable AI).
- Design and execute benchmarking experiments to compare models.
- Analyze results and provide actionable insights for model improvement, document and present your work
Your profile:
- Master Student inData Science, Quantitative Finance, Electrical Engineering, Mathematics, Physics, or a related quantitative field
- Strong understanding of machine learning and/or artificial intelligence, with hands-on experience in developing and evaluating ML models, as well as working with time series data, data preprocessing, and feature engineering.
- Solid foundation in statistics, probability, and linear algebra.
- Proficiency in Python, including experience with relevant ML libraries such as scikit-learn, pandas, TensorFlow, or PyTorch.
- Ability to formulate hypotheses, design experiments, and interpret results critically. Strong written and verbal communication skills in English.
- Familiarity with energy systems and energy markets is an advantage but not required.
Starting Date: As soon as possible
Risk Management Arbeitgeber: Axpo Group
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der innovative Ansätze zur Anwendung von KI und ML im Energiesektor gefördert werden. Wir legen großen Wert auf eine offene und kollaborative Unternehmenskultur, die es unseren Mitarbeitern ermöglicht, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und ihre Fähigkeiten auszubauen. Zudem bieten wir flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Energiepreise haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Risk Management erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Fachleuten im Bereich Energie und KI zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit maschinellem Lernen und Energiemärkten beschäftigen, um wertvolle Einblicke und mögliche Mentoren zu finden.
✨Tip Nummer 2
Besuche relevante Konferenzen oder Webinare, die sich mit KI und Energiepreismodellierung befassen. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur Wissen, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Experten in Kontakt zu treten und dein Interesse an der Position zu zeigen.
✨Tip Nummer 3
Engagiere dich in Online-Communities oder Open-Source-Projekten, die sich mit maschinellem Lernen und Energiepreisanalyse beschäftigen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Thema und kann dir helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse über aktuelle Trends in der Energiebranche und innovative ML-Techniken zu diskutieren. Halte dich über neue Entwicklungen auf dem Laufenden, um während des Vorstellungsgesprächs fundierte Gespräche führen zu können.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Risk Management mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen:Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten:Hebe deine Kenntnisse in Python und den relevanten ML-Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch hervor. Zeige konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen demonstrieren.
Literaturrecherche:Führe eine gründliche Literaturrecherche durch, um aktuelle Trends und Methoden im Bereich der Energiepreisprognose zu identifizieren. Erwähne in deinem Anschreiben, wie du diese Erkenntnisse in deine Arbeit einfließen lassen möchtest.
Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten:Da starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, solltest du in deinem Lebenslauf und Anschreiben darauf eingehen, wie du komplexe technische Informationen verständlich vermitteln kannst. Füge Beispiele hinzu, wo du dies bereits erfolgreich getan hast.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Axpo Group vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der KI und ML
Stelle sicher, dass du ein solides Verständnis der grundlegenden Konzepte von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen hast. Sei bereit, über verschiedene Modelle wie LSTM, Transformer und XGBoost zu sprechen und deren Vor- und Nachteile zu erläutern.
✨Bereite dich auf praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, in denen du ML-Modelle entwickelt oder evaluiert hast. Dies zeigt deine praktische Anwendung des Wissens und deine Fähigkeit, theoretische Konzepte in die Praxis umzusetzen.
✨Literaturrecherche und aktuelle Trends
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich der Energiepreisprognose und welche Methoden derzeit als state-of-the-art gelten. Dies wird dir helfen, während des Interviews relevante Fragen zu stellen und dein Interesse an dem Thema zu zeigen.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Dies ist besonders wichtig, wenn du deine Ergebnisse und Erkenntnisse präsentieren musst.
